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blog.naver.com 텅스텐연구개발 마지막 악티늄족 원소, 로렌슘(Lr) 4 원소 #인공원소 #로렌슘 #초페르뮴원소 #핵융합반응 로렌슘 맨 마지막 악티늄족 원소 원소명: 로렌슘(Lawrencium) 원자번호: 103 원소기호: Lr 원자량: (266) g/mol 특징: 가장 긴 반감기 11시간(266 Lr) 발견: 기오르소 등(미국, 1961년), 플레로프 등(러시아, 1965년) 어원: 미국 물리학자 어니스트 로렌스 (Ernest... 2024.04.17 블로그 검색 더보기 yj0823.tistory.com YYY023 '로렌슘(lawrencium)'특성,용도,환경적 영향,응용 분야 산업 용도 4.로렌슘의 환경적 영향 5.로렌슘의 응용 산업 6.끝맺음 1. 로렌슘(Lawrencium)이란? 로렌슘은 주기율표에서 매우 희귀하고 신비로운 원소입니다. 원소 기호 Lr와 원자 번호 103을 가지며, 악티나이드 계열에 속합니다. 이 원소는 자연에서 발견되지 않으며, 주로 입자 가속기를 통해 합성됩니다. 로렌슘의 가장... 2023.12.20 gall.dcinside.com mini goldmaster 녹는점 순으로 정리한 화학 원소들의 목록 이름 기호 녹는점 (°C) 헬륨 He (절대 영도에서 조차 표준압에서 고체화되지 않는다.) -272.20(2.5MPa) {표준압 : -314.43433으로 추정} 수소 H -258.975 네온 Ne -248.447 플루오린 F -219.52 산소 O -218.8... 2024.05.25 웹문서 검색 더보기 denise.tistory.com 코린이인 대니스 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 Chapter 6 : 학습 관련 기술들 30 rate decay) : 학습을 진행하면서 학습률을 점차 줄여가는 방법 - AdaGrad는 개별 매개변수에 적응적으로 학습률을 조정하면서 학습을 진행한다 ⊙기호는 행렬의 원소별 곱셈을 의미한다 import numpy as np class AdaGrad: def __init__(self, lr=0.01): self.lr=lr self.h=None def update(self, params, grads): if... 2024.05.22 kk-yy.tistory.com Yoonstory [NLP 기초] 6. 게이트가 추가된 RNN 46 작동 기호 g : 신경망에서 사용되는 모든 매개변수에 대한 기울기를 하나로 처리한다고 가정 ex) 두 개의 가중치 W1, W2 매개변수를 사용한다면, 기울기 dW1과 dW2를 결합한 것 g threshold : 문턱값 기울기의 L2 노름(수식에서 ||g||)이 문턱값을 초과하면 두 번째 줄의 수식과 같이 기울기 수정 기울기 클리핑 함수를... AI 밑바닥부터 시작하는 딥러닝2 2024.02.20 doocong22.tistory.com 두콩이의 코딩일기 [ML] 로지스틱 회귀(Logistic Regression) 1. W가 1이고 b가 0인 그래프 가장 먼저 W가 1이고, b가 0인 그래프를 그려봅시다. x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y = sigmoid(x) plt.plot(x, y, 'g') plt.plot([0,0],[1.0,0.0], ':') # 가운데 점선 추가 plt.title('Sigmoid Function') plt.show() 위의 그래프를 통해시그모이드 함수는 출력값을 0과 1사이의 값으로 조정하여 반환함을 알 수 있습니다. x가 0일 때 0.5의 값을 가집니다. x가 매우 커지면 1에 수렴하고, x가 매우 작아지면 0에 수렴합니다. 2. W값의 변화에 따른 경사도의 변화 이제 W의 값을 변화시키고 이에 따른 그래프를 확인해보겠습니다. x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y1 = sigmoid(0.5*x) y2 = sigmoid(x) y3 = sigmoid(2*x) plt.plot(x, y1, 'r', linestyle='--') # W의 값이 0.5일때 plt.plot(x, y2, 'g') # W의 값이 1일때 plt.plot(x, y3, 'b', linestyle='--') # W의 값이 2일때 plt.plot([0,0],[1.0,0.0], ':') # 가운데 점선 추가 plt 3. b값의 변화에 따른 좌, 우 이동 이제 b의 값에 따라서 그래프가 어떻게 변하는지 확인해보겠습니다. x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y1 = sigmoid(x+0.5) y2 = sigmoid(x+1) y3 = sigmoid(x+1.5) plt.plot(x, y1, 'r', linestyle='--') # x + 0.5 plt.plot(x, y2, 'g') # x + 1 plt.plot(x, y3, 'b', linestyle='--') # x + 1.5 plt.plot([0,0],[1.0,0.0], ':') # 가운데 점선 추가 plt.titl 4. 시그모이드 함수를 이용한 분류 시그모이드 함수는 입력값이 한없이 커지면 1에 수렴하고, 입력값이 한없이 작아지면 0에 수렴합니다. 시그모이드 함수의 출력값은 0과 1 사이의 값을 가지는데 이 특성을 이용하여 분류 작업에 사용할 수 있습니다. 예를 들어 임계값을 0.5라고 정해보겠습니다. 출력값이 0.5 이상이면 1(True), 0.5이하면 0(False)으로 판단하도록 할 수 있습니다. 이를 확률이라고 생각하면 해당 레이블에 속할 확률이 50%가 넘으면 해당 레이블로 판단하고, 해당 레이블에 속할 확률이 50%보다 낮으면 아니라고 판단하는 것으로 볼 수 있습니다 15 가장 먼저 W가 1이고, b가 0인 그래프를 그려봅시다. x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1) y = sigmoid(x) plt.plot(x, y, 'g') plt.plot([0,0],[1.0,0.0], ':') # 가운데 점선 추가 plt.title('Sigmoid Function') plt.show() 위의 그래프를 통해시그모이드 함수는 출력값을 0과 1사이의 값으로 조정하여 반환함을 알 수 있습니다. x가 0일 때 0.5의 값을 가집니다. x가 매우 커지면 1에 수렴하고, x가 매우 작아지면 0에 수렴합니다. ML sigmoid 로지스틱 시그모이드 로지스틱회귀 2024.03.29 통합웹 더보기
서비스 안내 스토리의 글을 대상으로 검색결과를 제공합니다. 자세히보기 story.kakao.com 정용준 정용준 - 카카오스토리 족 Ac T h P a U N p P u A m C m B k Cf Es F m Md N o Lr 원자량 106.42, 원소기호 Pd, 녹는점 1554.9 C, 끓는점 2963 C, 밀도 12.023 g/cm 3 . 주기율표 10족에 속하는 원자번호 46의 백금족원소 로, 1803... 2015.03.19 카카오스토리 검색 더보기